《数文明：大数据如何重塑人类文明、商业形态和个人世界》第四十三节

本节指出，智能时代人类为适应机器而被迫调整自身，人与机器相向而行、走向共生，代价是人被程序化侵蚀。

本节指出，智能时代人类为适应机器而被迫调整自身，人与机器相向而行、走向共生，代价是人被程序化侵蚀。语音识别（机器听觉）近年进步巨大，准确率已超普通人，人有时须模仿机器的发音方式说话；机器听觉还涵盖声纹识别、情绪识别、语音合成及音乐旋律识别等。图像识别（机器视觉）最为关键，与人脸识别并生的是表情分析——识别找人脸的差异，表情分析找表情的共性并加以解读。古人靠察言观色揣测人心，如卫姬、管仲由齐桓公的神态推断伐卫之意；面相学也属早期表情分析，曾广为流行，如1927年美国斯奈德案中面相专家的解读，但面相学已被证伪。20世纪70年代，美国心理学家埃克曼创立科学的表情分析，他与同事用8年确定面部43块肌肉为动作单元，建成含上万条数据的“面部表情编码系统”，并以自身做实验完善它。借助该系统，埃克曼从医患录像中发现持续不足0.07秒的“微表情”，可揭示病人真实意图，还能区分真笑与假笑、判断悲伤；他据此识破克林顿在性丑闻中的谎言。埃克曼认为表情知识可转为规则交给计算机，而摄像头比肉眼更易捕捉微表情，机器的解读终将超过人类；他2004年预言摄像头将实时读出人的情绪。表情分析还可用于商务谈判、消费者研究、情绪管理等。2010年起已有多个系统问世，如加州大学圣迭戈分校的CERT，可实时识别30种动作单元组合，准确率80.6%，用于精神疾病分析、驾驶员疲倦监测和老人照护。